Hur räknar man t-test
•
Skillnaden mellan independent samples t-test och one sample t-test
I den här guiden ska vi gå igenom:
- Kort om statistisk signifikanstestning
- Skillnaden mellan independent samples t-test och one sample t-test
- Hur man genomför ett one sample t-test
Jag har tidigare skrivit om att jämföra medelvärden med t-test. T-testet är väldigt användbart, då man kan jämföra om två medelvärden skiljer sig signifikant ifrån varandra. Om vi har gjort slumpmässiga urval ur två grupper (till exempel kvinnor och män), och medelvärdena i de två grupperna är signifikant skilda på 95%-nivån, betyder det att vi med 95% säkerhet kan säga att medelvärdena i populationen ur vilken vi gjort urvalet (alltså alla kvinnor och män i Sverige) inte är samma. Vi kan inte vara 95% säkra att skillnaden i den stora populationen är just den vi har uppmätt – bara att det finns en skillnad.
Anledningen till att vi använder oss av signifikanstest är att det alltid finns en viss osäkerhet i uppskattningarna av medel
•
T-Test: One sample
Du behöver en kontinuerlig variabel och ett medelvärde att testa mot. Kontrollera att skalnivåerna är valda3 så att den kontinuerliga variabeln är markerad med .
Ett korrekt dataset bör se ut ungefär såhär:
Välj -> -> .
Flytta din kontinuerliga variabel till Dependent Variables.
Leta reda på sektionen Hypothesis längre ner. Vid Test value fyller du i det medelvärde du vill testa mot.
Resultatet visas i den högra panelen.
•
Re: T-tester
alfa-värde är inte samma sak som p-värde, men de hör ihop på ett sätt (typ).
p-värdet kan man säga är hur stor chans det är att få ut det medelvärde som man har fått om H0 stämmer. Om p-värdet är mindre än alfa-värdet så kan man förkasta H0. p-värdet beräknas med hjälp av dator, och är på sätt och vis kopplat till t-värdet. Om vi räknar fram ett t-värde som kommer utanför gränserna för de kritiska t-värdena så är p<alfa.
Om du tar massor av små stickprov och vill jämföra dem mot varandra så är det snarare ett ANOVA-test du vill åt än ett t-test. Vid t-testet kör man med två stickprov som man jämför mot varandra eller ett stickprov som man jämför med ett sant medelvärde. df-värdet beräknas på summan av de värden du jämför med varandra. Om du har one-sample t-test och har 20 individer har du ett df på 19 om du pratar om medelvärdena. Om du har ett two sample t-test så har du två medelvärden du jämför, och om du har 10 individer i vardera population så är df=18.
K